Performance characterization of modal identification methods and their application for automated modal analysis of palazzo Regione Lombardia

This works presents an in-depth analysis of the data recorded between October 2015 and July 2016 by the sensor network installed on Palazzo Regione Lombardia via Modal Analysis. The analysis lays the groundwork for continuous monitoring, allowing for a synthetic computation and visualization of modal parameter trends for future use in Structural Health Monitoring (SHM) applications. Two modal identification methods, SVD and pLSCF, have been tested on simulated data in order to select the best-performing one and in order to cross-validate their accuracy and reliability before deploy on sensor data. Finally, the present work inspects how environmental variables may generate modal parameter trends, and attempts to identify statistical relationships between the two. This environment effects models will allow future research to verify how SHM techniques react to trends in modal parameters induced by sources other than damage.

Questo lavoro presenta un’analisi approfondita dei dati acquisiti tra Ottobre 2015 e Luglio 2016 dal Sistema di misura installato sul Palazzo Regione Lombardia mediante Analisi Modale. L’analisi ha lo scopo di sviluppare una piattaforma per monitoraggio continuo e permettere il calcolo e la visualizzazione dei parametri modali nel tempo per applicazioni future di monitoraggio della salute della struttura (Structural Health Monitoring). Due metodi di identificazione modale: SVD/CMIF e pLSCF sono stati testati su dati simulati per scegliere quale dei due offrisse la migliore performance e per validarne reciprocamente l’accuratezza e l’affidabilità prima dell’utilizzo su dati sperimentali. Nella parte finale di questo lavoro si è analizzato come fattori ambientali possano influenzare i parametri modali e si è cercato di identificare relazioni di natura statistica tra i fattori ambientali e i parametri modali. Questi modelli statistici permetteranno a future analisi di verificare come gli algoritmi di monitoraggio della salute delle strutture reagiscano a tendenze nei parametri modali indotti da fonti diverse dal danno, quali i fattori ambientali.